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사물인터넷 서비스를 위해서는 사람의 의도를 파악하는 것이 중요

먼 훗날, 미래의 사물인터넷 시대에는 사물들이 알아서 사람들이 원하는 서비스를 제공해줄 것으로 예상한다. 예를 들면, 점심식사 후 졸릴 즈음에 습관적으로 커피를 마시는 사람이 있다면, 커피포트가 알아서 물을 끓이거나 혹은 서비스 로봇이 커피를 만들어서 가져다줄 것이다. 그러나 어떤 날은 커피가 마시고 싶지 않을 수도 있고 또 어떤 날은 다른 음료수가 마시고 싶을 수도 있으므로 커피를 끓여주는 사소한 일이 기술적으로는 그렇게 사소하지 않은 일일 수도 있다. 따라서 그 사람이 뭔가 마시고 싶어하는지 그리고 그것이 커피인지를 알아내는 것은 다양한 센싱 기술 및 오랫동안 축적해 놓은 데이터를 분석하는 기술이 전제되어야 할 것이다.

음성인식기술은 사람의 의도를 알려주는 방법

그렇다면, 이러한 센싱 및 데이터 분석 기술이 완벽하게 개발되기 전까지는 사물인터넷 서비스를 제공하는 것이 불가능한 것일까? 그렇지 않다. 음성인식기술처럼 사람의 의도를 더 직접 나타내는 방법이 존재하기 때문이다. 음성인식기술은 일반적으로, 음향 신호를 추출한 후 잡음을 제거하는 작업을 하게 되며, 이후 음성 신호의 특징을 추출하여 음성모델 데이터베이스(DB)와 비교하는 방식으로 음성인식을 하게 된다. 음성인식기술 역시 센싱과 데이터 분석 기술이 결합하여 있기는 하지만, 측정하고 분석해야 하는 데이터가 음성 데이터 하나라는 점에서 보다 손쉽고 정확하게 사람의 의도를 파악할 방법으로 알려졌다.

음성인식 서비스의 종류

음성인식기술을 바탕으로 한 다양한 음성인식 서비스들은 2000년대 후반에 본격적으로 소개되기 시작했다. 대표적인 것이 2011년에 출시된 애플의 음성 기반 개인비서 서비스인 ‘시리(Siri)’다. 시리는 아이폰 사용자의 음성명령을 바탕으로 모바일 검색은 물론, 일정관리, 전화 걸기, 메모, 음악 재생 등 다양한 생활편의 서비스를 제공하는 개인비서 서비스다. 애플의 시리 출시 이후, 구글은 ‘구글 나우(Google Now)’, 마이크로소프트는 ‘코타나(Cortana)’와 같은 음성인식 기반의 개인비서 서비스를 출시했으며, 일본의 NTT도코모는 ‘샤베테콘쉐루(しゃべってコンシェル)’라는 외국어 통역 서비스를 출시하기도 했다.

삼성전자나 LG전자 같은 스마트폰 제조사들도 ‘S보이스’나 ‘Q보이스’ 같은 서비스를 출시하기도 했다. 사실, 이러한 음성인식 서비스들은 서비스라기보다는 다양한 응용 서비스를 위한 음성 인터페이스 역할을 했다는 것이 더 정확할 것이다. 최근에는 아마존이 ‘대쉬(Dash)’나 ‘에코(Echo)’와 같은 음성인식 기반의 서비스 장치(Service Device)를 출시하고 있으며, 구글의 ‘온허브(OnHub)’처럼 음성인식 기반의 스마트홈 허브 장치들도 다양하게 출시되고 있다.